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This paper reviews the current GeoAI and machine learning applications in hydrological and hydraulic modeling, hydrological optimization problems, water quality modeling, and fluvial geomorphic and morphodynamic mapping. GeoAI effectively harnesses the vast amount of spatial and non-spatial data collected with the new automatic technologies. The fast development of GeoAI provides multiple methods and techniques, although it also makes comparisons between different methods challenging. Overall, selecting a particular GeoAI method depends on the application’s objective, data availability, and user expertise. GeoAI has shown advantages in non-linear modeling, computational efficiency, integration of multiple data sources, high accurate prediction capability, and the unraveling of new hydrological patterns and processes. A major drawback in most GeoAI models is the adequate model setting and low physical interpretability, explainability, and model generalization. The most recent research on hydrological GeoAI has focused on integrating the physical-based models’ principles with the GeoAI methods and on the progress towards autonomous prediction and forecasting systems.

Resumen del trabajo presentado al Floods WG Workshop: 'Floods in a warmer world: insights from paleohydrology' organizado por PAGES' Floods Working Group, celebrado en Geneva (Suiza) el 11 de noviembre de 2019.

Trabajo presentado en la XV Reunión Nacional de Geomorfología: Geomorfología del “Antropoceno”: Efectos del cambio global sobre los procesos geomorfológicos, celebrada en Palma, Mallorca (España) del 11 al 14 de septiembre de 2018, This paper discusses the advances in the development of new data and methods that allow the reconstruction of long series of extreme flood data, and the application of flood analysis tools in conditions of climatic variability (past records and future projections). The work focuses on one case studies located in the Rambla de la Viuda (Maria Cristina Dam), with Mediterranean climate.The aim is to compare the effects of climate change on future extreme floods, with changes in flood frequency laws determined from paleo-­‐grazed and historical data. This methodology aims to improve the impact of climate change on hydrological extremes and their application to the design of sensitive infrastructures, with emphasis on dams. Hydro-­‐ climatic indicators will be estimated using historical, instrumental and climate series data projected with CMIP5 models., Este trabajo ha sido financiado por Fundación Biodiversidad (MAPAMA) a través del proyecto Adaptapresa, y por la CICYT Proyectos FLOOD-­‐ MED (CGL2008-­‐06474-­‐C02-­‐01), TETIS-­‐MED (CGL2008-­‐06474-­‐C02-­‐02) y EPHIMED (CGL2017-­‐ 86839-­‐C3-­‐1-­‐R).

Comunicación presentada al XVI Congreso de la Sociedad Española de Malherbología, celebrado en la Universidad Pública de Navarra, Pamplona-Iruña, entre los días 25 y 27 de octubre de 2017. Este trabajo describe un proceso de fenotipado (i.e. reconstrucción y caracterización de la estructura geométrica de plantas) de Xanthium strumarium mediante técnicas de fotogrametría digital automatizada (Structure from Motion, SfM). La captura de imágenes se realizó con una cámara digital orientada en posición cenital y oblicua, ésta última a dos alturas, permitiendo cubrir todos los ángulos alrededor de las plantas seleccionadas. Se muestreó un total de 10 plantas de X. strumarium presentes en un campo de maíz, que sirvieron para crear sus respectivos modelos tridimensionales en base a algoritmos SfM y tecnología de reconstrucción 3D multi-vista. Estos modelos fueron validados con los datos reales de biomasa, altura de planta e índice de área foliar. Los resultados mostraron un ajuste satisfactorio entre los parámetros extraídos del modelo y la verdad terreno. Este trabajo demuestra las posibilidades de este método para la caracterización digital de poblaciones de malas hierbas. This work describes a phenotyping process (i.e. reconstruction and characterization of the geometric structure of plants) for Xanthium strumarium using automated digital photogrammetry (Structure from Motion, SfM) techniques. The images were taken using a digital camera oriented in a zenith and lateral position, the latter at two heights, allowing to cover all the angles around the selected plants. A total of ten X. strumarium plants present in a maize field were sampled, which served to create their respective three-dimensional models based on SfM algorithms and multi-view 3D reconstruction technology. These models were validated with the actual data of biomass, plant height and leaf area index. The results showed a satisfactory adjustment of the parameters extracted from the model with the ground truth. This work demonstrates the possibilities of this method for the digital characterization of weed populations. Esta investigación ha sido financiada por MINECO a través del proyecto AGL2014-52465- C4-1R.

Comunicación presentada al XVI Congreso de la Sociedad Española de Malherbología, celebrado en la Universidad Pública de Navarra, Pamplona-Iruña, entre los días 25 y 27 de octubre de 2017. Este trabajo describe un proceso de fenotipado (i.e. reconstrucción y caracterización de la estructura geométrica de plantas) de Xanthium strumarium mediante técnicas de fotogrametría digital automatizada (Structure from Motion, SfM). La captura de imágenes se realizó con una cámara digital orientada en posición cenital y oblicua, ésta última a dos alturas, permitiendo cubrir todos los ángulos alrededor de las plantas seleccionadas. Se muestreó un total de 10 plantas de X. strumarium presentes en un campo de maíz, que sirvieron para crear sus respectivos modelos tridimensionales en base a algoritmos SfM y tecnología de reconstrucción 3D multi-vista. Estos modelos fueron validados con los datos reales de biomasa, altura de planta e índice de área foliar. Los resultados mostraron un ajuste satisfactorio entre los parámetros extraídos del modelo y la verdad terreno. Este trabajo demuestra las posibilidades de este método para la caracterización digital de poblaciones de malas hierbas. This work describes a phenotyping process (i.e. reconstruction and characterization of the geometric structure of plants) for Xanthium strumarium using automated digital photogrammetry (Structure from Motion, SfM) techniques. The images were taken using a digital camera oriented in a zenith and lateral position, the latter at two heights, allowing to cover all the angles around the selected plants. A total of ten X. strumarium plants present in a maize field were sampled, which served to create their respective three-dimensional models based on SfM algorithms and multi-view 3D reconstruction technology. These models were validated with the actual data of biomass, plant height and leaf area index. The results showed a satisfactory adjustment of the parameters extracted from the model with the ground truth. This work demonstrates the possibilities of this method for the digital characterization of weed populations. Esta investigación ha sido financiada por MINECO a través del proyecto AGL2014-52465- C4-1R.

El sistema endokárstico de Seso (Boltaña, Huesca), localizado en el sector central surpirenaico, presenta una espeleogénesis singular. La excavación mecánica en condiciones vadosas de material margoso fácilmente erosionable (procesos de piping) constituye el principal mecanismo espeleogenético. La disposición espacial del sistema endokárstico respecto a las terrazas datadas del río Ara permite situar la formación de la cavidad en el Pleistoceno superior, probablemente coincidiendo con fases húmedas del MIS 4 The Seso Cave system (Boltaña, Huesca province) in the Southcentral Pyrenees presents a singular speleogenesis. Vadose mechanical entrenchment of highly erosive and dispersive marls (piping processes) is the main espeleogenetic mechanism. Geometric relationship between the endokarstic system and a terrace of the Ara River chronologically controlled allows dating the cave formation in the Upper Pleistocene, probably during stages of the MIS 4 with high water availability

El sistema endokárstico de Seso (Boltaña, Huesca), localizado en el sector central surpirenaico, presenta una espeleogénesis singular. La excavación mecánica en condiciones vadosas de material margoso fácilmente erosionable (procesos de piping) constituye el principal mecanismo espeleogenético. La disposición espacial del sistema endokárstico respecto a las terrazas datadas del río Ara permite situar la formación de la cavidad en el Pleistoceno superior, probablemente coincidiendo con fases húmedas del MIS 4, The Seso Cave system (Boltaña, Huesca province) in the Southcentral Pyrenees presents a singular speleogenesis. Vadose mechanical entrenchment of highly erosive and dispersive marls (piping processes) is the main espeleogenetic mechanism. Geometric relationship between the endokarstic system and a terrace of the Ara River chronologically controlled allows dating the cave formation in the Upper Pleistocene, probably during stages of the MIS 4 with high water availability

La cueva A294 es una pequeña cavidad localizada en el macizo karstificado de Cotiella a 2238 m.s.n.m. en el sector central surpirenaico. El fondo de la cueva alberga un depósito de hielo de casi 10 m de espesor que procede de la trasformación de nieve introducida en el interior. El hielo presenta una estructura estratificada con capas de clastos internos que incluyen gran cantidad de restos vegetales. La edad de radiocarbono calibrada de la sección inferior del depósito oscila entre 5516±70 y 3808±104 años BP, de manera que este registro de hielo es uno de los más antiguos referenciados en Europa en el ámbito subterráneo. Las mayores tasas de acumulación detectadas en el depósito coinciden con momentos fríos durante el Holoceno medio a escala global. La variabilidad de los datos isotópicos (δ18O y δ2D) parece indicar una alternancia secular o de décadas en la temperatura. Se confirma el potencial de las cuevas con hielo del Pirineo como registros de alta resolución de cambios climáticos recientes, The A294 is a small ice cave (2238 m.a.s.l.) located in the Cotiella karstic massif in the Spanish central Pyrenees. The bottom of the cave houses an ice deposit of almost 10 meters thick. Most of the ice comes from freezing of the snow that enters through the cave entrance. Its structure shows a stratified ice with many inner debris layers including many vegetal remnants. Radiocarbon calibrated age of the lower section of the deposit ranges from 5516±70 to 3808±104 y BP, and as a consequence it is one of the oldest subsurface ice deposits known so far in Europe. Highest rates of ice accumulation identified in the deposit are related to cold Middle Holocene stages at global scale. Isotopic data (δ18O and δ2D) variability points to centennial/ decadal alternating thermal stages. Ice caves are revealed as potential high resolution records of recent climate change in the Pyrenees

La cueva A294 es una pequeña cavidad localizada en el macizo karstificado de Cotiella a 2238 m.s.n.m. en el sector central surpirenaico. El fondo de la cueva alberga un depósito de hielo de casi 10 m de espesor que procede de la trasformación de nieve introducida en el interior. El hielo presenta una estructura estratificada con capas de clastos internos que incluyen gran cantidad de restos vegetales. La edad de radiocarbono calibrada de la sección inferior del depósito oscila entre 5516±70 y 3808±104 años BP, de manera que este registro de hielo es uno de los más antiguos referenciados en Europa en el ámbito subterráneo. Las mayores tasas de acumulación detectadas en el depósito coinciden con momentos fríos durante el Holoceno medio a escala global. La variabilidad de los datos isotópicos (δ18O y δ2D) parece indicar una alternancia secular o de décadas en la temperatura. Se confirma el potencial de las cuevas con hielo del Pirineo como registros de alta resolución de cambios climáticos recientes The A294 is a small ice cave (2238 m.a.s.l.) located in the Cotiella karstic massif in the Spanish central Pyrenees. The bottom of the cave houses an ice deposit of almost 10 meters thick. Most of the ice comes from freezing of the snow that enters through the cave entrance. Its structure shows a stratified ice with many inner debris layers including many vegetal remnants. Radiocarbon calibrated age of the lower section of the deposit ranges from 5516±70 to 3808±104 y BP, and as a consequence it is one of the oldest subsurface ice deposits known so far in Europe. Highest rates of ice accumulation identified in the deposit are related to cold Middle Holocene stages at global scale. Isotopic data (δ18O and δ2D) variability points to centennial/ decadal alternating thermal stages. Ice caves are revealed as potential high resolution records of recent climate change in the Pyrenees